Polars简介

Polars 介绍

Polars 是一个用 Rust 编写的数据帧库，使用 Arrow 作为其底层数据结构。它旨在提供快速的 DataFrame 操作，并通过表达式语法支持查询优化和执行。

目标与非目标

Polars 的目标是通过并行化 DataFrame 上的查询，提供一个快速的解决方案。它通过减少冗余拷贝、高效遍历内存缓存和最小化并行中的争用来实现这一目标。Polars 还提供了强大的表达式语法，支持查询优化。

性能

Polars 的性能非常快，是目前性能最佳的解决方案之一。它通过优化器和执行器在运行时动态并行化计算，提高性能和内存效率。

当前状态

Polars 支持以下功能：

• Copy-on-write (COW) 语义学
• 面向列的数据存储
• 高效的算法
• 快速的 IO 操作
• 查询优化，包括谓词下推、投影下推、聚合下推等
• SIMD 矢量化

这些功能共同作用，使 Polars 成为一个高效、快速且易于使用的 DataFrame 库。

更多详细信息和高级用法，请访问Polars 官方文档。